Исследователи института инженерных и цифровых технологий Белгородского государственного университета разработали программу ЭВМ «Автоматизированная система мониторинга тревожных ситуаций», которая анализирует спектрограммы аудиосигнала с помощью свёрточных нейронных сетей. Искусственный интеллект видит звук как графический отпечаток и учится безошибочно считывать с него признаки опасности.
Руководитель группы разработчиков программного модуля, заведующая кафедрой автоматизированных систем и технологий Татьяна Балабанова поясняет, что идея программы органично выросла из научного задела, созданного в рамках программы «Приоритет-2030».
Мы реализуем проект по распознаванию эмоций в речи. А когда возникло направление по распознаванию агрессии по речевому сигналу, возникла идея сделать что-то актуальное для безопасности – распознавание тревожных звуков. Так что работа над проектом дала дополнительные прикладные результаты, – рассказала Татьяна Балабанова.
Главное преимущество программного модуля – устойчивость к помехам. Нейросеть обучали на датасете из более чем 250 естественных шумов: пение петухов, шум машин, человеческие голоса. Разработчики добились того, что нейросеть устойчива к акустическим иллюзиям, на которые может попасться классический частотный анализ.
